Visão geral do curso
Este curso cobre a construção de uma pipeline RAG completa do zero, abordando os conceitos fundamentais de Retrieval-Augmented Generation. Você aprenderá a implementar embeddings e vetorização de texto, configurar índices vetoriais com ferramentas como Pinecone e Weaviate, e integrar modelos de linguagem como GPT e Claude. O conteúdo inclui engenharia de dados para preparação de contextos, técnicas de prompting avançado e otimização de pipelines para ambientes empresariais.
Para quem este curso faz sentido
O curso é ideal para engenheiros de dados, cientistas de dados e desenvolvedores Python que desejam implementar soluções de IA generativa com precisão contextual. Profissionais interessados em resolver limitações de modelos de linguagem como alucinações encontrarão valor prático. Também é recomendado para quem busca entender como integrar buscas semânticas com LLMs em escala produtiva.
Como estudar esta sequência
Acompanhe a aula prática de 150 minutos que demonstra a construção da pipeline RAG passo a passo. Trabalhe com as tecnologias mencionadas como Python, bibliotecas de vetorização do Hugging Face e OpenAI Embeddings, além de ferramentas de orquestração. Implemente cada etapa da engenharia de dados, vetorização e integração com APIs de modelos de linguagem conforme apresentado, consolidando o aprendizado na prática.
O que você deve conseguir ao concluir
Ao concluir, você terá domínio para construir pipelines RAG funcionais que combinam recuperação inteligente de informações com geração textual precisa. Compreenderá como implementar sistemas que evitam alucinações através de contexto semântico recuperado. Estará preparado para otimizar estas soluções em ambientes empresariais usando ferramentas como Databricks, Apache Airflow e índices vetoriais escaláveis.
